ให้ความรู้เกี่ยวกับพืช

เราอาศัยพืชที่ประกอบเป็นระบบนิเวศของโลกเพื่อปล่อยออกซิเจนสู่ชั้นบรรยากาศ ดูดซับก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ (CO2) และให้ที่อยู่อาศัยและอาหารสำหรับสัตว์ป่าและมนุษย์ บริการเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการจัดการการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในอนาคต โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของการดูดซับและปล่อย CO 2แต่เนื่องจากกระบวนการปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมากมายที่ส่งผลต่อความสามารถของพืชพรรณในการให้บริการเหล่านี้ จึงยังคงคาดการณ์ได้ยาก ในมุมมองที่นำโดย IIASA ที่ตีพิมพ์ในวารสาร Nature Plants ทีมนักวิจัยนานาชาติพยายามที่จะแก้ไขปัญหานี้โดยการสำรวจแนวทางที่จะควบคุมความซับซ้อนนี้และปรับปรุงความสามารถของเราในการทำนายพลวัตของพืช พวกเขาสำรวจหลักการจัดระเบียบหลักที่ควบคุมกระบวนการเหล่านี้ โดยเฉพาะการคัดเลือกโดยธรรมชาติ องค์กรตนเอง (การควบคุมพฤติกรรมส่วนรวมระหว่างบุคคล); และเอนโทรปีสูงสุด (การควบคุมผลลัพธ์ของกระบวนการสุ่มจำนวนมาก) โดยทั่วไป หลักการจัดระเบียบจะกำหนดหรือจำกัดว่าส่วนประกอบต่างๆ ของระบบ เช่น พืชต่างๆ ในระบบนิเวศหรืออวัยวะต่างๆ ของพืช ประพฤติตัวร่วมกันอย่างไร ในทางคณิตศาสตร์ หลักการดังกล่าวสามารถมองได้ว่าเป็นสมการเพิ่มเติมที่เพิ่มเข้าไปในระบบสมการ การวิจัยจำนวนมากได้ทำความเข้าใจและคาดการณ์ว่ากระบวนการของพืชรวมกันเพื่อกำหนดพลวัตของพืชในระดับที่ใหญ่ขึ้นอย่างไร เพื่อบูรณาการความเข้าใจกระบวนการจากสาขาวิชาที่แตกต่างกัน แบบจำลอง พืช แบบไดนามิก (DVM) ได้รับการพัฒนาขึ้นโดยผสมผสานองค์ประกอบต่างๆ จากชีวภูมิศาสตร์พืช ชีวธรณีเคมี สรีรวิทยาของพืช และนิเวศวิทยาป่าไม้ DVM ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในหลายสาขา รวมถึงการประเมินผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อมที่มีต่อพืชและระบบนิเวศ การจัดการที่ดิน และผลตอบรับจากการเปลี่ยนแปลงของพืชพรรณต่อสภาพอากาศในระดับภูมิภาคและระดับโลก อย่างไรก็ตาม ความพยายามก่อนหน้านี้ในการปรับปรุงแบบจำลองพืชพรรณได้มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความสมจริงเป็นหลักโดยเพิ่มกระบวนการและข้อมูลให้มากขึ้น สิ่งนี้ไม่ได้นำไปสู่ความสำเร็จที่คาดหวัง เนื่องจากแต่ละกระบวนการเพิ่มเติมมาพร้อมกับพารามิเตอร์ที่ไม่แน่นอน "แม้จะมีข้อมูลเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ และข้อเท็จจริงที่ว่าวิทยาศาสตร์พืชพรรณก็เหมือนกับสาขาวิทยาศาสตร์อื่น ๆ ที่กำลังได้รับประโยชน์จากการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่และเทคโนโลยีการสังเกตการณ์ใหม่ ๆ ที่เพิ่มขึ้น เรายังจำเป็นต้องเข้าใจหลักการควบคุมเช่นวิวัฒนาการเพื่อให้เข้าใจถึง ข้อมูลขนาดใหญ่ แบบจำลองปัจจุบันไม่สามารถทำนายการตอบสนองของพืชในระยะยาวได้อย่างน่าเชื่อถือ” ผู้เขียนนำ Oskar Franklin นักวิจัยในโครงการบริการและการจัดการระบบนิเวศ IIASA อธิบาย การศึกษาพบว่าด้วยการแสดงหลักการของวิวัฒนาการ การจัดระเบียบตนเอง และการเพิ่มเอนโทรปีในแบบจำลอง พวกเขาสามารถทำนายพฤติกรรมของพืชที่ซับซ้อนและพืชที่เป็นผลมาจากสภาพแวดล้อมได้ดีขึ้น แม้ว่าก่อนหน้านี้แต่ละหลักการเหล่านี้เคยถูกใช้เพื่ออธิบายแง่มุมเฉพาะของพลวัตพืชพันธุ์ แต่ความหมายโดยรวมของหลักการเหล่านี้ยังไม่เป็นที่เข้าใจอย่างถ่องแท้ วิธีการนี้หมายความว่าการแปรผันและพฤติกรรมที่ซับซ้อนในระดับต่างๆ ตั้งแต่ใบไม้ไปจนถึงทิวทัศน์ สามารถคาดการณ์ได้ดีขึ้นโดยไม่ต้องทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับรายละเอียดพื้นฐานหรือการวัดเพิ่มเติม ผู้เขียนคาดหวังว่านอกเหนือจากการนำไปสู่เครื่องมือที่ดีขึ้นสำหรับการทำความเข้าใจและการจัดการชีวมณฑลแล้ว "แนวทางรุ่นต่อไป" ที่เสนออาจส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่คาดการณ์ไว้ซึ่งทั้งนโยบายและประชาชนทั่วไปจะต้องรับมือ